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Agent Skill · 研究检索

llmbooster(llmbooster 搜索)

llmbooster 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

llmbooster 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 20,293。

总安装 5,265周安装 213GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,653核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.7.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:llmbooster(llmbooster 搜索)
来源仓库:https://github.com/danlct27/llmbooster
安装命令:
openclaw skills install llmbooster
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install llmbooster

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于提升 LLM 输出质量的 4 步思维框架工具。实施计划→草案→自我批评→完善的结构化推理流程。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。有效提高低性能 LLM 的响应准确性和逻辑严谨性。安装前建议确认权限范围、维护状态及是否影响系统稳定性。

llmbooster 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install llmbooster;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

llmbooster 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install llmbooster。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

llmbooster 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

llmbooster 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install llmbooster 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

llmbooster 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

llmbooster 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,265 次,近一周安装 213 次,下载 1,653 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

llmbooster 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
llmbooster

llmbooster 搜索 · 本页

5,265—执行命令MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
llmbooster
description
A 4-step thinking framework to boost LLM output quality. Enforces structured reasoning (Plan → Draft → Self-Critique → Refine) to improve low-end LLM responses. No LLM endpoint needed - LLM follows the framework itself. Triggered by "detailed analysis", "in-depth analysis", "use booster", or /booster command.
metadata
openclaw
emoji
🚀
requires
bins
[]

LLMBooster Skill

A Thinking Framework, Not an Automation Tool

LLMBooster is a 4-step thinking framework that improves LLM output quality through structured reasoning. No LLM endpoint needed - the LLM follows the framework itself.

Core Philosophy

Problem with low-end LLMs: Jump to conclusions, miss details, lack self-review.

Booster solution: Enforce structured thinking process.

Plan → Draft → Self-Critique → Refine

Trigger Conditions

  • User says "use booster", "booster", or "/booster"
  • User requests: "detailed analysis", "in-depth analysis", "help me analyze"
  • User requests: "improve quality", "detailed analysis"
  • User asks for evaluation, comparison, or decision support
  • User requests code review or technical documentation
  • User asks complex questions (lengthy tasks, multi-step problems)

How It Works

LLM executes the framework itself, no Python calls needed:

  1. LLM reads prompts/plan.md → Create structured plan
  2. LLM reads prompts/draft.md → Write complete draft
  3. LLM reads prompts/self_critique.md → Review issues
  4. LLM reads prompts/refine.md → Polish final output

Command Handling

When user enters /booster command, execute:

cd ~/.openclaw/workspace/skills/llmbooster && python3 -c "
from config_loader import ConfigLoader
from state_manager import SkillStateManager
from cli_handler import CLICommandHandler

loader = ConfigLoader()
config = loader.load('config.schema.json')
state_mgr = SkillStateManager(config)
cli = CLICommandHandler(state_mgr)
result = cli.handle('/booster status')
print(result.message)
"

CLI Commands

CommandDescription
/booster enableEnable LLMBooster
/booster disableDisable LLMBooster
/booster statusShow current status
/booster statsShow usage statistics
/booster depth <1-4>Set thinking depth
/booster helpShow help

Thinking Depth

DepthStepsQualitySpeedUse Case
1Plan★★☆☆FastestQuick analysis, brainstorm
2Plan → Draft★★★☆FastGeneral tasks, simple Q&A
3+ Self-Critique★★★★MediumCode review, technical docs
4Full pipeline★★★★★SlowestImportant docs, complex analysis

Visual Feedback

When executing, Booster displays:

🚀 **Booster Pipeline Started**: Analyzing task...
────────────────────────────────────────
🚀 Booster [█░░░░] Step 1/4: **Plan**
✅ Plan completed (2.3s)

🚀 Booster [██░░░] Step 2/4: **Draft**
✅ Draft completed (5.1s)

🚀 Booster [███░░] Step 3/4: **Self-Critique**
✅ Self-Critique completed (1.8s)

🚀 Booster [████] Step 4/4: **Refine**
✅ Refine completed (3.2s)
────────────────────────────────────────
✅ **Booster Complete** - 4 steps, 12.4s total

Prompt Templates

All templates are in prompts/ directory:

  • plan.md - Step 1: Create structured plan
  • draft.md - Step 2: Write complete draft
  • self_critique.md - Step 3: Review and list improvements
  • refine.md - Step 4: Apply improvements

Why It Works

Low-End LLM ProblemBooster Solution
Jumps to conclusionsPlan step forces structured thinking
Misses detailsDraft step requires complete coverage
No self-reviewSelf-Critique step finds issues
Rough outputRefine step polishes final result

Usage Statistics

/booster stats
# 📊 **Booster Statistics**
# ───────────────────────
# Status: enabled
# Thinking Depth: 4
# Tasks Processed: 5
# Last Used: 2026-03-22T09:30:00

Files

FilePurpose
SKILL.mdSkill definition + trigger conditions
README.mdDocumentation
booster.pyCore module + helpers
cli_handler.pyCLI command processing
state_manager.pyState + statistics
stream_handler.pyVisual feedback
config_loader.pyConfig loading
prompts/*.mdStep prompt templates

平台分布

OpenClaw

84.05%
按下载量换算1,389

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install llmbooster 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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